基于模糊推理方法的莫莫格濕地面積預(yù)測(cè)

宋曉娟　李敏　李昱

摘要：濕地面積不斷萎縮導(dǎo)致自然濕地保護(hù)區(qū)生態(tài)功能持續(xù)減退，因此預(yù)測(cè)濕地面積變化對(duì)保護(hù)自然濕地具有十分重要的意義。以中國吉林省莫莫格濕地為研究對(duì)象，在分析影響濕地面積變化的主要因子基礎(chǔ)上，考慮因子對(duì)濕地面積影響程度的差異，進(jìn)行濕地面積預(yù)測(cè)。采用的預(yù)測(cè)方法為能較好地適應(yīng)多因子預(yù)測(cè)問題的高度非線性特點(diǎn)的模糊推理方法，同時(shí)采用常用的多元回歸分析方法進(jìn)行莫莫格濕地面積預(yù)測(cè)，并將預(yù)測(cè)結(jié)果與模糊推理方法預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行比較。研究結(jié)果表明：模糊推理方法模擬預(yù)測(cè)得到濕地面積合格率和預(yù)測(cè)精度均高于多元回歸分析方法。該方法可在工程領(lǐng)域的多指標(biāo)非線性預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)、聚類等研究中嘗試使用。

關(guān)鍵詞：濕地面積；預(yù)測(cè)；模糊推理；多指標(biāo)；莫莫格

中圖分類號(hào)：Q149；X37 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-1683（2017）02-0116-06

濕地是介于陸地和水域之間獨(dú)特的生態(tài)系統(tǒng)，在涵養(yǎng)水源、保持水土、減緩洪水、控制侵蝕、降解污染、調(diào)節(jié)氣候和保護(hù)生物多樣性等方面發(fā)揮著不可替代的重要作用。當(dāng)前，我國自然濕地整體上仍然面臨著各種威脅和巨大壓力，濕地面積不斷萎縮，生態(tài)功能持續(xù)減退，濕地保護(hù)刻不容緩。因此通過預(yù)測(cè)濕地面積，分析濕地生態(tài)需水量，從而制定水庫生態(tài)調(diào)度計(jì)劃，對(duì)保護(hù)濕地、防止?jié)竦剡M(jìn)一步退化具有十分重要的意義。

關(guān)于濕地面積預(yù)測(cè)，國內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行大量的研究并取得了一些成果。而預(yù)測(cè)濕地面積的方法大致可分為三類：第一類是根據(jù)歷史的濕地面積資料自身系列進(jìn)行的預(yù)測(cè)，如基于CA-Markov模型、灰色模型、支持向量機(jī)等方法進(jìn)行濕地面積預(yù)測(cè)；第二類是單因子的預(yù)測(cè)方法，即通過建立濕地面積與單一代表性因子（如水位、年降水量等）之間的相關(guān)關(guān)系，進(jìn)行濕地面積預(yù)測(cè)；第三類是多因子的預(yù)測(cè)方法，即在分析影響濕地面積變化的多種因子的基礎(chǔ)上，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等方法建立濕地面積與影響因子之間的關(guān)系，進(jìn)行濕地面積預(yù)測(cè)研究。其中第三類方法因其能夠清晰合理地描述濕地面積變化機(jī)理，成為多數(shù)研究人員的首選。而采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法等方法進(jìn)行多因子預(yù)測(cè)時(shí)，需要具備相對(duì)較長(zhǎng)的資料序列，這使得資料短缺的實(shí)例研究難以采用該方法或預(yù)測(cè)結(jié)果的精度不理想。模糊推理方法是一種由具有模糊性的前提推導(dǎo)出結(jié)論的邏輯過程，是基于模糊性知識(shí)（模糊規(guī)則）的一種近似推理。模糊推理方法對(duì)資料序列長(zhǎng)度要求不高，較適用于因受資料不豐富而無法建立精確數(shù)學(xué)模型的復(fù)雜系統(tǒng)。模糊推理方法已在洪水災(zāi)害分析、水庫汛限水位動(dòng)態(tài)控制、水資源可再生能力評(píng)價(jià)等研究中成功應(yīng)用。

位于中國吉林省的莫莫格自然保護(hù)區(qū)地處嫩江干流及其支流洮兒河的匯合處，且本區(qū)尚有二龍濤河和呼爾達(dá)河兩條季節(jié)河，它們分別注入洮兒河與嫩江。近10年來，莫莫格保護(hù)區(qū)連續(xù)干旱，加之受上游水利工程影響，二龍濤河、呼爾達(dá)河已多年斷流，洮兒河水量也大幅減少，濕地水資源緊缺，濕地面積不斷萎縮，濕地生態(tài)系統(tǒng)嚴(yán)重退化。為了加強(qiáng)濕地修復(fù)和保護(hù)，維護(hù)濕地正常功能，需要準(zhǔn)確預(yù)測(cè)莫莫格濕地面積，從而為進(jìn)一步分析莫莫格濕地生態(tài)需水量，建立莫莫格濕地生態(tài)補(bǔ)水方案提供基礎(chǔ)支持。

1研究區(qū)域概況

莫莫格自然保護(hù)區(qū)位于中國東北松嫩平原的腹地，地理坐標(biāo)為北緯45°42′25″-46°18′0″，東經(jīng)123°27′0″-124°4′33.7″。該區(qū)隸屬于吉林省鎮(zhèn)賚縣，東與黑龍江省的杜爾伯特、泰來、肇源縣隔嫩江相望，南以洮兒河為界，與吉林省大安市相鄰，西北和本縣的丹岱、五棵樹、哈吐氣、東屏、黑魚泡等鄉(xiāng)鎮(zhèn)的部分地域接壤，分為核心區(qū)、緩沖區(qū)、試驗(yàn)區(qū)三部分（見圖1）。莫莫格自然保護(hù)區(qū)是我國東部候鳥遷徙通道上的重要停歇地，尤以白鶴、東方白鸛種群數(shù)量大、停歇時(shí)間長(zhǎng)而聞名，1997年12月莫莫格自然保護(hù)區(qū)被國務(wù)院批準(zhǔn)為國家級(jí)自然保護(hù)區(qū)。

2考慮影響因子權(quán)重的模糊推理方法

濕地面積變化受多個(gè)因子影響，且各因子之間的影響程度各不一樣。目前大多濕地面積預(yù)測(cè)研究中，一般都沒有考慮不同因子對(duì)濕地面積變化的影響差異，即分析時(shí)假定各因子對(duì)濕地面積的影響程度大小相同，因子權(quán)重為等權(quán)重。實(shí)際上，不同因子對(duì)濕地面積變化的影響存在差異，因此采取等權(quán)重方法會(huì)弱化重要因子的影響，強(qiáng)化非重要因子的影響，最終影響預(yù)測(cè)結(jié)果。本文擬在預(yù)測(cè)濕地面積過程中考慮影響因子權(quán)重，力求得到更加準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果。

多因子權(quán)重的確定方法可以分為三類：（1）客觀賦權(quán)方法，它是一種定量分析的方法，以一定的推導(dǎo)公式為基礎(chǔ)，通過輸入各影響因子的數(shù)據(jù)信息，從而計(jì)算出各影響因子的權(quán)重系數(shù)；（2）主觀賦權(quán)方法，它是一種定性分析的方法，完全是以決策者的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和偏好為基礎(chǔ)，人為確定各影響因子的權(quán)重系數(shù)；（3）主客觀相結(jié)合的賦權(quán)方法，綜合確定各影子因子的權(quán)重系數(shù)。

本文采用有序二元對(duì)比法計(jì)算就是屬于主客觀相結(jié)合的賦權(quán)方法，它能夠有效地避免主觀和客觀賦權(quán)方法的弊端，使權(quán)重既能反映出各因子之間的數(shù)據(jù)信息，又能體現(xiàn)決策者的經(jīng)驗(yàn)判斷依據(jù)。

2.1因子權(quán)重確定——有序二元對(duì)比法

有序二元對(duì)比法以陳守煜教授提出的模糊語氣算子（表1）為基礎(chǔ)，通過人的主觀判斷計(jì)算得出多個(gè)目標(biāo)（指標(biāo)、因子）之間的重要性比較，即有序二元比較矩陣：

（1）

（2）

2.2考慮權(quán)重的模糊推理方法基本步驟

（1）原始數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)。統(tǒng)計(jì)歷史n年濕地面積和影響因子數(shù)據(jù)資料，然后確定其中的最大值和最小值。

（21計(jì)算原始數(shù)據(jù)的相對(duì)隸屬度。為了消除各影響因子對(duì)濕地面積的量綱影響，需要對(duì)所有n年濕地面積和影響因子進(jìn)行規(guī)格化處理，即計(jì)算其相對(duì)隸屬度。

（3）建立模糊推理模式。確定影響因子與濕地面積之間的模糊關(guān)系，可以用公式（3）表示：

（3）

（4）檢驗(yàn)預(yù)測(cè)。輸入待預(yù)測(cè)濕地面積對(duì)應(yīng)的影響因子的相對(duì)隸屬度及權(quán)重，依據(jù)建立的模糊關(guān)系進(jìn)行推理，建立如下加權(quán)相似關(guān)系：

（4）

（5）

（5）面積預(yù)測(cè)。依據(jù)模式選擇的標(biāo)準(zhǔn)τ，根據(jù)SM>τ確定有效子模式，并對(duì)有效子模式輸出的相對(duì)隸屬度按照公式（6）進(jìn)行簡(jiǎn)單的線性調(diào)整從而得到輸出區(qū)間；最后將其轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的待預(yù)測(cè)濕地面積的區(qū)間，最終組合多條有效子模式的輸出后便可得到待預(yù)測(cè)的濕地面積Y^*。

（6）

3結(jié)果與分析

3.1影響因子的選擇及權(quán)重確定

莫莫格濕地是水陸相互作用而形成的自然綜合體，水文狀況是濕地面積變化的主要驅(qū)動(dòng)力，對(duì)濕地發(fā)展起主要作用。因此，本文所選的莫莫格濕地面積就是保護(hù)區(qū)的水面面積，利用從美國地質(zhì)勘探局（USGS）官網(wǎng)上下載所屬研究區(qū)域不同年份10月份的Landsat遙感圖像，通過ERDAS IMAGINE9.2軟件，提取歷年濕地面積。然后根據(jù)已有濕地面積影響因子研究成果分析，針對(duì)莫莫格濕地所在地理位置及其所在流域水系特點(diǎn)，確定影響莫莫格濕地面積變化的主要因素為本區(qū)域年降雨量、洮兒河年來水量、嫩江年來水量?；跉v史資料分析莫莫格濕地面積與洮兒河察爾森水文站不同流量（0m³/s、10 m³/s、20 m³/s、30 m³/s、40 m³/s、50m³/s、60 m³/s）對(duì)應(yīng)的年來水量、嫩江江橋水文站不同流量f（0m³/s、100 m³/s、200 m³/s、300 m³/s、400 m³/s、500 m³/s、600 m³/s、700 m³/s、800 m³/s、900 m³/s、1 000 m³/s）對(duì)應(yīng)的年來水量之間的相關(guān)關(guān)系，綜合比較得出當(dāng)洮兒河察爾森水文站以大于40 m³/s的年來水量、嫩江江橋水文站以大于800m³/s的年來水量作為影響因子時(shí)，與濕地面積變化的相關(guān)性最大，即最終選取本區(qū)域年降水量、洮兒河察爾森水文站大于40 m³/s的年來水量、嫩江江橋水文站大于800 m³/s的年來水量作為影響莫莫格濕地面積變化的因子。莫莫格濕地面積與各影響因子數(shù)據(jù)見表2，由1999年-2013年12年的數(shù)據(jù)資料組成。

根據(jù)專家學(xué)者的經(jīng)驗(yàn)，針對(duì)莫莫格濕地，降雨補(bǔ)給是主要補(bǔ)給來源，其次支流洮兒河距莫莫格濕地近，其補(bǔ)給相對(duì)干流嫩江補(bǔ)給更重要；并且客觀計(jì)算各影響因子與莫莫格濕地面積之間的相關(guān)關(guān)系，見表3。得出各影響因子的重要性排序?yàn)椋耗杲邓?gt;洮兒河察爾森水文站年來水量>嫩江江橋水文站年來水量，并且認(rèn)為年降雨量相對(duì)于洮兒河察爾森水文站年來水量稍稍重要，相對(duì)于嫩江江橋水文站年來水量略微重要，洮兒河察爾森水文站年來擇有效子模式的最低標(biāo)準(zhǔn)。然后應(yīng)用公式（6）對(duì)水量相對(duì)于嫩江江橋水文站年來水量稍稍重要。從而得到有序二元比較矩陣：

3.2莫莫格濕地模糊推理模式建立

選擇莫莫格濕地2007年前的9組數(shù)據(jù)資料用于建立推理模式，2007年后的3組數(shù)據(jù)資料用于檢驗(yàn)預(yù)測(cè)。然后選用越大越優(yōu)型相對(duì)隸屬度公式計(jì)算莫莫格濕地面積和各因子的相對(duì)隸屬度，再以影響因子相對(duì)隸屬度作為輸入，以相應(yīng)的濕地面積相對(duì)隸屬度作為輸出，建立模糊推理模式，見表4。

3.3濕地面積檢驗(yàn)預(yù)測(cè)

輸入檢驗(yàn)預(yù)測(cè)3年數(shù)據(jù)各因子的相對(duì)隸屬度和權(quán)重，應(yīng)用公式（4）和（5）計(jì)算輸入與各子模式之間的加權(quán)相似關(guān)系。依據(jù)模式推理經(jīng)驗(yàn)和預(yù)測(cè)工作的實(shí)際情況，借鑒其它模糊推理方法，選取0.85作為選有效子模式輸出的相對(duì)隸屬度進(jìn)行線性調(diào)整得到輸出區(qū)間，并將其轉(zhuǎn)換成對(duì)應(yīng)的待預(yù)測(cè)濕地面積區(qū)間。最后對(duì)各有效子模式的輸出進(jìn)行綜合判決，將待預(yù)測(cè)濕地面積區(qū)間的平均值作為待預(yù)測(cè)的濕地面積，得到最后的推理預(yù)測(cè)結(jié)果，見表5。

3.4預(yù)測(cè)結(jié)果分析

從表5可以看出，基于模糊推理方法對(duì)檢驗(yàn)預(yù)測(cè)年份進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，實(shí)測(cè)濕地面積均在預(yù)測(cè)區(qū)間內(nèi)，合格率為100%，且預(yù)測(cè)區(qū)間平均值與實(shí)測(cè)值之間的相對(duì)誤差分別為7.26%、3.11%、11.10%，預(yù)測(cè)精度高。

此外，為分析模糊推理方法預(yù)測(cè)結(jié)果的精度高低，本文同時(shí)采用常用的多元回歸分析方法進(jìn)行莫莫格濕地面積預(yù)測(cè)，并將預(yù)測(cè)結(jié)果與模糊推理方法進(jìn)行比較（表6）。由表6可知，模糊推理方法得到的預(yù)測(cè)精度明顯高于多元回歸分析方法的預(yù)測(cè)精度，說明模糊推理方法對(duì)于多因子、時(shí)間序列較短的預(yù)測(cè)問題研究效果更好，對(duì)于解決具有高度非線性特點(diǎn)的預(yù)測(cè)問題更有效。所以可以通過模糊推理方法預(yù)測(cè)濕地面積，從而進(jìn)一步分析濕地生態(tài)需水量，制定水庫生態(tài)調(diào)度計(jì)劃，達(dá)到保護(hù)濕地、防止?jié)竦剡M(jìn)

4總結(jié)與討論

濕地面積預(yù)測(cè)是計(jì)算濕地生態(tài)需水量、制定合理的生態(tài)補(bǔ)水方案的前提。本文在考慮影響因子權(quán)重的基礎(chǔ)上，采用模糊推理方法對(duì)莫莫格濕地面積進(jìn)行預(yù)測(cè)，并與多元回歸分析方法進(jìn)行對(duì)比，研究結(jié)果表明模糊推理方法的預(yù)測(cè)精度明顯高于多元回歸分析方法，采用模糊推理預(yù)測(cè)方法解決具有高度非線性特點(diǎn)的預(yù)測(cè)問題更有效。該方法可在工程領(lǐng)域的多指標(biāo)非線性預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)、聚類等研究中嘗試使用。

本文分析采用的濕地面積影響因子基本屬自然因素。近年來，人類活動(dòng)對(duì)濕地面積的影響越來越突出，因此有必要綜合考慮自然和人為等多種因素的影響進(jìn)行濕地面積預(yù)測(cè)，使研究情況更符合實(shí)際情況，亦會(huì)得到更加精準(zhǔn)預(yù)測(cè)結(jié)果。